机器学习-5 多变量的梯度下降 Gradient Descent For Multiple Variables

最新推荐文章于 2024-07-17 14:35:39 发布
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#Multiple Features #代价函数 #机器学习 #梯度下降

这篇博客探讨了机器学习中多变量梯度下降的概念，包括在多个特征下的梯度下降公式，并通过实例讨论了特征尺度和学习速率的影响。同时，文章还介绍了如何在回归问题中应用多项式回归。

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多变量的梯度下降 Gradient Descent for Multiple Variables

梯度下降等式的本身是完全相同的形式，我们只是需要强调一下多变量（'n' features）的问题


换句话说：


下面的图片比较了梯度下降在单变量和多

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统计软件与数据分析Lesson15----梯度下降（Gradient Descent）过程可视化
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从翻译应用到自动驾驶汽车，机器学习 (ML) 技术为我们使用的一些最重要的技术提供支持。本课程介绍了机器学习背后的核心概念。机器学习提供了一种解决问题和回答复杂问题的新方式。基本上，机器学习是指训练一个软件（称为模型）以从数据进行实用的预测的过程。机器学习模型表示机器学习系统用于进行预测的数据元素之间的数学关系。例如，假设我们要创建一个预测降雨量的应用。我们可以使用传统方法或机器学习方法。我们使用传统的方法创建基于物理学的地球大气层和表面表征，计算大量的流体动力方程。这非常困难。
机器学习学习笔记——1.1.1.6.2 Implementing gradient descent（梯度下降的实现）
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这个表达式的意思是，通过取当前值的w并对其进行小幅度的调整，即这个表达式的右侧，减去α乘以这个项。首先，这里的等号表示。具体来说，在这个上下文中，如果你写代码说a=c，意思是取值c并将其存储在你的计算机中，变量a中。记住在表面图的图形中，你正在采取小步骤直到你到达底部的值，对于梯度下降算法，你会重复这两个更新步骤，直到算法收敛。这也意味着这边的temp_b项与左边的temp_b项不完全相同，因此这边的更新后的b值与左边的变量b的更新值不同。现在，你可能注意到的一点是，这里的w值是从w得到更新的。
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It's You--MXL
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学习笔记：机器学习--1.3多变量的梯度下降法
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监督学习——多变量线性回归（梯度下降算法）
qq_25015749的博客
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01_机器学习_线性回归_一维特征_多变量梯度下降法（python实现）
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